Forecasting the Incidence and Prevalence of Inflammatory Bowel Disease: A Canadian Nationwide Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Canada has a high burden of inflammatory bowel disease (IBD). Historical trends of IBD incidence and prevalence were analyzed to forecast the Canadian burden over the next decade. METHODS: Population-based surveillance cohorts in 8 provinces derived from health administrative data assessed the national incidence (2007-2014) and prevalence (2002-2014) of IBD. Autoregressive integrated moving average models were used to forecast incidence and prevalence, stratified by age, with 95% prediction intervals (PI), to 2035. The average annual percentage change (AAPC) with 95% confidence interval (CI) was calculated for the forecasted incidence and prevalence. RESULTS: The national incidence of IBD is estimated to be 29.9 per 100,000 (95% PI 28.3-31.5) in 2023. With a stable AAPC of 0.36% (95% CI -0.05 to 0.72), the incidence of IBD is forecasted to be 31.2 per 100,000 (95% PI 28.1-34.3) in 2035. The incidence in pediatric patients (younger than 18 years) is increasing (AAPC 1.27%; 95% CI 0.82-1.67), but it is stable in adults (AAPC 0.26%; 95% CI -0.42 to 0.82). The prevalence of IBD in Canada was 843 per 100,000 (95% PI 716-735) in 2023 and is expected to steadily climb (AAPC 2.43%; 95% CI 2.32-2.54) to 1,098 per 100,000 (95% PI 1,068-1,127) by 2035. The highest prevalence is in seniors with IBD (1,174 per 100,000 in 2023; AAPC 2.78%; 95% CI 2.75-2.81). DISCUSSION: Over the next decade, the Canadian health care systems will contend with the juxtaposition of rising incidence of pediatric IBD and a rising prevalence of overall IBD driven by the aging population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».